HDFS具有高容错性的特点，设计用于部署在低成本的硬件上。而且提供了高吞吐量访问应用的数据，适用于那些数据 dataset比较大的应用。HDFS放宽)POSIX要求，并可以在文件系统中流式访问。
4、除了Hadoop还有哪些 分布式 计算平台?优势各自是什么Hadoop的优缺点:(1)优点:(1)可靠性高。Hadoop的存储和处理数据一点一点的能力是值得信赖的。(2)高可扩展性。Hadoop分发计算机器集群，完成计算任务。这些集群可以轻松扩展到数千个节点。1.MapReduce (MR)，最通用最流行的分布式 计算框架，因其开源实现Hadoop(脸书
2.Pregel和MR一样，都是谷歌发明的。它的优点是在完成一些适合抽象图算法应用的计算时可以更高效。Giraph可以被视为一个更好的开发开源实现。3: Storm，Twitter的一个项目，叫做Hadoop的real-time 计算 platform，对于一些需要realtimeperformance的工作，可以比MR更高效。
5、 hadoop 分布式部署(转载原始地址:。集群构建形式Hadoop环境构建分为三种形式:单机模式、pseudo 分布式模式、全分布式模式。单机模式运行在单机上，没有分布式文件系统，而是直接读写本地操作系统的文件系统。Pseudo 分布式也运行在单台计算机上，但不同的是Java进程模仿了分布式中的各种节点。也就是说，在一台机器上，它既是NameNode又是DataNode，或者既是JobTracker又是TaskTracker。
complete分布式real分布式，由三台或三台以上的物理机或虚拟机组成的集群。在Hadoop集群环境中，NameNode、SecondaryName和DataNode需要分布在不同的节点上，这就需要三台服务器。前两种模式一般用在开发或测试环境中，两者都是生产环境中完全构建的分布式 mode。从分布式 storage的角度来看，集群中的节点由一个NameNode和若干个DataNode组成，另一个SecondaryNameNode作为NameNode的备份。
6、大 数据中 hadoop核心技术是什么Hadoop项目是以可靠性、可扩展性和分布式-2/为目的开发的开源软件。可靠:有备份，数据不易丢失。Hdfs可以备份数据。可扩展:存储不足，加磁盘，加机器挂磁盘，分析CPU内存资源不足，加机器加内存分布式 计算:多台机器同时计算一部分任务，然后，把每个计算。hadoop核心组件用于解决两个核心问题:存储和计算核心组件:1)HadoopCommon:一套分布式文件系统和通用I/O组件和接口(序列化、JavaRPC和持久性-3。
7、从事 分布式系统, 计算, hadoop等方面工作需要哪些基础要从事云端工作计算，需要具备以下10项知识和技能:1。商业和金融技能。技术和商业的融合永远是成功的绝对法宝，尤其是在cloud 计算时代。2.技术技能自从Cloud 计算问世以来，企业或其他机构可以精简其IT资源，卸载大部分日常系统和应用管理，但这并不意味着它会闲置。你需要掌握编程语言技能，以便快速构建在互联网上运行的应用程序。
4.项目管理技巧企业或组织不要因为cloud 计算的灵活性而粗心大意，导致项目延期或目标模糊，会使cloud 计算的成本优势化为乌有。5.合同和供应商谈判技巧熟悉服务水平协议(SLA)和与SLA违反相关的问题，IT专业人员需要有一定的合同和供应商谈判经验。6.安全与合规IT专业人员在处理cloud 计算项目时，无论是否在美国，都必须全面掌握相关行业的安全协议和相关法律法规。
8、 数据库与 hadoop与 分布式文件系统的区别和联系数据 Library和hadoop和分布式文件系统之间的区别和联系。1.用向外扩展代替业务关系型的向上扩展是非常昂贵的数据 Library。他们的设计更容易扩大规模。要运行更大的数据库，需要购买更大的机器。其实在市场上经常可以看到服务器厂商把自己昂贵的高端机叫做“数据库级服务器”。但是，有时候你可能需要加工更大的数据台，却找不到足够大的机器。
例如，一台性能是标准PC四倍的机器的成本要比将同样的四台PC放在一个集群中高得多。Hadoop旨在能够在商业PC集群上实现可扩展的架构。添加更多资源意味着为Hadoop集群添加更多机器。一个Hadoop集群的标准是10到100计算台机器。事实上，如果不是出于开发目的，没有理由在单个服务器上运行Hadoop。2.用键/值对替换关系表数据 library的一个基本原理是将数据按照一定的模式存储在具有关系数据结构的表中。
9、 hadoop 分布式 计算中,使用Hive查询Hbase 数据慢的问题虚拟机本身速度很慢，hive的使用也很重要。不能随便写，随便写，同样的查询方式，写的方法不一样，算法和时间也会不一样。首先，hadoop engine只有节点规模上去了或者硬件配置上去了才能转，配置很低。一看就知道是科技项目还是小作坊，你的要求很不合理。这种配置没有优化的余地，另一方面，HIVE原则上只是一个基本的SQL转义。换句话说，当你上到计算的规模，HIVE优化的本质是让你优化SQL，而不是HIVE有多强。
